据估计，全球每天会诞生约2.5亿比特的信息，其中包括新闻、社交媒体、电子邮件、网站内容、影像、语音文件以及更多信息。这个时代不缺信息，缺的是洞察。...目前，借助于自动化技术，我设定好了我关心的关键词集合，每天我得到了大概1k篇新的信息，如何挖掘有价值的信息？...我主要使用了信息抽取，通过定义结构化的抽取模版，提取出#关键技术、#事件、#产品、#人物等信息，通过自动分类，整理出我每天的阅读清单。...新用户获取知识库优惠券可添加小助手 另外，知识库目前的定价是¥699，相当于每天¥1.9，对于老用户续费，是5折，也就是相当于一天¥1，另外还有分享有奖机制。
a.FIRST_TIME >= SYSDATE - 30 -- and a.name is not null order by to_char(FIRST_TIME,'YYYY-MM-DD'); -- 每天日志切换频率
图片 速查表pdf 文本数据读写 python 读取文件常用的一种方式是 open()函数，open 里写文件的路径，读取后返回一个文件对象，借助 file_obj.read()函数可以调取出文件对象的数据...多种压缩模式，存储高效，但不适合放在内存中 非数据库，适合于一次写入多次读取的数据集（同时写入多个容易崩溃） frame = pd.DataFrame({'a': np.random.randn(100...使用 sqlite3 创建的数据库将数据转为 df 相对麻烦 sqlalchemy 的灵活性使得 pd 可以很容易实现与数据库交互 """ A database using Python's built-in...db = sqla.create_engine('sqlite:///mydata.sqlite') pd.read_sql('select * from test', db) 利用numpy的函数产生模拟数据集...参见numpy中数据集的产生
receiver的onStart 方法一般会新建线程或线程池来接收数据，比如在 KafkaReceiver 中，就新建了线程池，在线程池中接收 topics 的数据。...Receiver 数据处理 前面提到receiver的onStart()方法会新建线程或线程池来接收数据，那接收的数据怎么处理的呢？...对应的store方法有多种形式： pushSingle: 对应单条小数据，需要通过BlockGenerator聚集多条数据后再成块的存储 pushArrayBuffer: 对应数组形式的数据 pushIterator...: 对应 iterator 形式数据 pushBytes: 对应 ByteBuffer 形式的块数据 除了pushSingle需要通过BlockGenerator将数据聚集成一个块的时候再存储，其他方法都是直接成块存储...检查完后会将数据添加到一个变长数组currentBuffer中。
此外，新数据的质量比以往任何时候都要高，这个设计将使最不懂技术的用户也能对数据进行有意义的控制。 然后，就像脸上挨了一记耳光，老板告诉我，他对我们数据团队的印象是，我们得不到任何有意义的数据。...然而，我的老板告诉我，他对我们的数据没有信心，也对团队在许多需要数据和分析的情况下提供价值的能力没有信心。 我无法释怀，因为我真的很困惑。...他的数据需求常常围绕着紧急的响应性数据请求，以满足迟来的外部需求。在他能列举的几乎每一个案例中，他都得到了我们无法提供数据的回应。...这意味着困难的数据任务被拒绝了……通常会解释说我们没有数据。 ---- 我决心改变老板对我们团队的看法，以及我们满足他对数据要求的能力。...很明显，我对短期数据分析需求产生了盲点，这种需求往往超过了领导对我们新产品的长期计划。 当你在一个反应型组织中，你需要为这个任务投入资源。
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u" + user + " -p" + password + " -h " + ip + " " + " --databases " + db; logger.info("备份数据得命令...每天2点定时执行得定时任务 package cn.stylefeng.guns.modular.task; import cn.stylefeng.guns.modular.system.model.Notice...写入通知表进行页面通知 @Autowired private INoticeService noticeService; /* * 定时时间是每天凌晨2点。...IOException("没有查询到需要备份得url"); } // 动态截取数据库url中的数据库名称 int index1...); } logger.info("系统结束定时任务数据库备份"); } } 3.
随着大数据风潮的来临，在改变数字产业的同时，也让更多关联产业产生了颠覆性的变化，例如征信行业以及以征信为基础的金融行业。...当大数据碰撞征信会产生什么？那么，《第一财经日报》记者专访了哈佛大学数据挖掘和风险建模专家Dan Steinberg以及前海征信CEO邱寒。...他们在做预测模型的时候发现，真正医学数据并未带来有效价值，反而是看上去不起眼、看似没有关联性的数据产生了真正的效用。...大数据时代的到来，让更多人猜想，类似的事件是否会发生信用风险管理上，一些意想不到的数据可能会跟信用产生一些关联。...大数据时代，不管从数据来源还是建模方法上都产生了巨大的变化。 日报：不同的授信额度对应的数据需求有哪些差异？是否微小额度更注重验真，大额度授信更为复杂？
前两天数据库操作的时候误删了几条数据，找不回了，才发现没有搞备份哇~ 所以今天加了个自动备份，记录一下操作。 linux下如何实现mysql数据库每天定时自动备份，并删除60天内的备份文件。...username：用户名 password：密码 DatabaseName：要备份的数据库名称DatabaseName_$(date +%Y%m%d_%H%M%S).sql（最后格式DatabaseName...导出MySQL数据库的时候采用mysqldump命令，出现"Warning: Using a password on the command line interface can be insecure...这个问题应该是在MySQL5.6+版本的时候就有出现，可能是为了确保数据库的安全性采用的保护机制。 我出现了这个问题，但是备份还是好了。所以还没有去解决。 -bash: ....意思是每天早上1:30执行一次shell脚本“/data/backSql/bkZjBlog.sh”。 完成。Linux很多命令还是需要去记啊，不然很不方便·~~
我在部门尽力推荐使用Spark Streaming做数据处理，目前已经应用在日志处理，机器学习等领域。这期间也遇到不少问题，尤其是Kafka在接受到的数据量非常大的情况下，会有一些内存相关的问题。...方法填充数据，注意，这里是一条一条填充的。...所有复杂的数据结构都隐含在 BlockGenerator 中。...我发现在数据量很大的情况下，最容易挂掉的就是Receiver所在的Executor了。 建议Spark-Streaming团队最好是能将数据写入到多个BlockManager上。...这里面还有一个风险点就是，如果某个batch processing延迟了，那么对应的BlockManager的数据不会被释放，然后下一个batch的数据还在进，也会加重内存问题。
今天老顾分享一个小知识点 事故产生 因为我们的用户token缓存是采用了【user_token:userid】格式的key，保存用户的token的值。...分析原因 我们线上的登录用户有几百万，数据量比较多；keys算法是遍历算法，复杂度是O(n)，也就是数据越多，时间复杂度越高。...数据量达到几百万，keys这个指令就会导致 Redis 服务卡顿，因为 Redis 是单线程程序，顺序执行所有指令，其它指令必须等到当前的 keys 指令执行完了才可以继续。...解决方案 那我们如何去遍历大数据量呢？这个也是面试经常问的。我们可以采用redis的另一个命令scan。...user_token:1001" 3) "user_token:1010" 4) "user_token:2300" 5) "user_token:1389" 从0开始遍历，返回了游标6，又返回了数据
在数据分析中，数据的获取是第一步，numpy.random 模块提供了非常全的自动产生数据API，是学习数据分析的第一步。...简单随机数： 产生简单的随机数据，可以是任何维度 2. 排列：将所给对象随机排列 3. 分布：产生指定分布的数据，如高斯分布等 4....简单随机数 函数名称 函数功能 参数说明 rand(d0, d1, …, dn) 产生均匀分布的随机数 dn为第n维数据的维度 randn(d0, d1, …, dn) 产生标准正态分布随机数 dn为第...n维数据的维度 randint(low[, high, size, dtype]) 产生随机整数 low：最小值；high：最大值；size：数据个数 random_sample([size]) 在[0,1...a：1维数组 size：返回数据形状 bytes(length) 返回随机位 length：位的长度 代码示例 (1) np.random.rand(2,3) #产生2行三列均匀分布随机数组 Out
浏览器在进行简单请求时，伴随着ajax请求的产生，浏览器会自动添加origin字段，表明请求来源。服务器会识别出源，并且决定是否返回数据给该源。 ?...达观数据在数据处理以及返回数据的过程中对性能有着极高的要求，在实际项目中并没有尝试这种实现方式。笔者本人也并未对此做过深入学习，在此就不班门弄斧了。...首先简要介绍一下jsonp概念，jsonp跟json只有一字母之差，却完全是两个概念，json是一种数据存储的基本格式，通常见于js脚本存储数据，ajax请求数据。...这时，在其中一个页面中可以使用ajax请求数据，另一个页面就可以使用window对象获取到对应数据。...本文对跨域问题的产生以及如何解决跨域问题进行了总结，也是希望读者在遇到相似的困境时，能有一个完整清晰的解决思路。
在人的部分中，作者提出了三层循环：探索循环、验证循环和知识产生循环。...在探索循环中，人们通过模型输出和可视化图表寻找数据中可能存在的模式，基于此采取一系列行动，例如改变参数，去产生得到新的模型输出和新的可视化图表。...这样做的动机在验证循环之中：人们通过模式洞察到数据的特点，产生可能的猜测。这些猜测的验证正是基于探索循环中的行动。最后，在验证循环之上有知识循环，不断的收集验证循环中已被验证的猜测，总结为知识。 ?...例如，之前的信息可视化流程图描述了如何从数据产生可视化图表，数据挖掘流程图则描述了如何对数据进行预处理和建模并最终得到分析结果。...研究者可以考虑如何组织不同的探索结果，辅助用户产生假设，甚至自动产生假设。在知识发现循环中，研究者可以做的比较少。毕竟，知识发现只在人脑中。
---- 数据可视化产生生产力 数据可视化之所以会大受欢迎，其原因不仅在于能带给用户良好的的视觉效果，更因为它能够产生生产力，形成数据驱动闭环，主要包含以下几个阶段： 技术人员运用技术手段将需求分析、...技术人员将用户访问数据与新的业务需求结合，重新进行数据整合、分析、计算，循环往复下去。 如下图所示： ? 图1. 数据驱动闭环 实现用数据可视化的方式不断驱动业务的提升，产生生产力、创造收益。...---- 如何使数据可视化产生生产力？ 满足这一目的的前提在于：创造出都能读懂、易于操作、能够提前预警的图表。...在比较同一分类不同组的数据或者同组不同分类的数据时，分组柱状图更能体现优势；然而在比较每个分组之间的总量时，堆叠柱状图显然更加合适。...只要能够清晰地表达业务数据背后含义，不让用户产生歧义，都值得考虑。 2、易用的、多维度的交互分析 随着数据类型的多样化，数据间的关联关系也越来越复杂。
我坐在老板的办公室里，向他简要介绍我们新报表的情况，这将极大地增加组织中每个成员对数据的访问。此外，新数据的质量比以往任何时候都要高，这个设计将使最不懂技术的用户也能对数据进行有意义的控制。...然而，我的老板告诉我，他对我们的数据没有信心，也对团队在许多需要数据和分析的情况下提供价值的能力没有信心。 我无法释怀，因为我真的很困惑。...他的数据需求常常围绕着紧急的响应性数据请求，以满足迟来的外部需求。在他能列举的几乎每一个案例中，他都得到了我们无法提供数据的回应。...这意味着困难的数据任务被拒绝了……通常会解释说我们没有数据。 ---- 我决心改变老板对我们团队的看法，以及我们满足他对数据要求的能力。...很明显，我对短期数据分析需求产生了盲点，这种需求往往超过了领导对我们新产品的长期计划。 当你在一个反应型组织中，你需要为这个任务投入资源。
这就是今天线上线下与用户之间的一个互动，产生了一个黏性能够让用户对可口可乐有一个更多的印象和关注。 ?...比如一个电商网站，对它来说，如果一个用户，一周都没有来访问这个网站，就会认为这个人流失了；而对于旅游网站来说，这不是流失的因素，这个用户超过1个月没有来都是有可能的，因为旅游不是一件每天都要做的事情，但是很多女士每天可能都要去那家网站访问好几次...那么今天在多屏的时代，我们怎么通过数据的分析能够清楚的知道，我们的受众在不同终端上，他的行为差异是什么？我们怎么样以不同形式的营销跟他们产生互动？把这个弄清楚以后，我们的方向就更准确了。 ?...今天我们处在多屏的时代，各种各样的媒体，各种各样的信息占据着我们每天碎片化的时间。在这样一个传媒多样类型的时代，中国移动互联网用户接触媒体时间超过 5.8个小时。...使用手机104分钟，使用PC、电视、平板等等都有详细的数据。 在这样一个过程当中清楚看到我们的用户，他具体的访问行为 是什么？每天他看多长时间电视？聊天占用多长时间？
此外，Python还提供了字典、列表等， 还允许创建自定义数据类型 。...注意：long 类型只存在于 Python2.X 版本中，在 2.2 以后的版本中，int 类型数据溢出后会自动转为long类型。...---- 列表 Python中内置了一种有序集合来存储数据，与php中的数组非常相似。 列表中的元素值可以是任意数据类型。...同样和其他语言也一致，key必须是唯一的，value可重复，value可以是任意数据类型。...dict就是根据这种机制来查找到对应的“页码”，直接取出数据，所以速度非常快。
在继我上一次一条select语句导致数据库飙升，到这一次一条select 语句导致数据库直接挂掉（当然这一次并不是我做的，绩效自动降一级）一直想了解到底是怎么回事，这几天开始看mysql内幕，个人感觉很不错的一本书...X锁 （排他锁）允许事物读一行数据 2....S锁 （共享锁）允许事物更改或更新一行数据 当有一条数据事T1 读取会加上一个S锁，当另一个事物也想获取S锁进行读取是允许的，因为读取是对数据没有改变的。...但是如果有一个事物T3要对数据进行UPdate 这个时候他需要一个S锁，由于他要更改这个数据所以说他需要等待X锁释放掉 也就是说等查询事物走完了才可以执行X锁的这个事物 在innoDB 中还有一个表级锁那就是...那现在我们说说为什么会产生死锁呢？ 那我们第一反应就是肯定是互相等待，然后谁也等不到谁。 于是产生了死锁。 情景如下
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